[테스트] 마누스 AI

작성자
iStagingAsia iStagingAsia
작성일
2025-03-24 12:33
조회
33
마누스, AI 가치의 혁신?



"새로운 기술은 에서 '발명'되는 것이 아니라, 기존 기술로부터 창조(구축, 집계, 통합) 것이다" 말은 마누스(Manus)라는 AI Agent 제품에 대한 좋은 설명인 같다.

라틴어로 'Manus '라는 단어는 '손'을 상징합니다. 즉, 지식은 머리에만 있는 것이 아니라 손으로도 실행할 수 있어야 한다는 뜻입니다. 이것이 바로 인공지능 에이전트와 인공지능 봇(챗봇) 제품의 진화의 본질입니다.

2023년에는 모니카라는 AI 비서가 브라우저 플러그인 형태로 유럽과 라틴 아메리카에서 빠르게 인기를 얻었습니다. 이 지능형 애플리케이션은 GPT-4, Claude, Bard, Gemini 등의 주류 모델을 통합하여 사용자가 웹을 탐색하는 동안 AI 기능을 즉시 호출할 수 있도록 하며, AI 대화 및 번역에서 그림 및 쓰기에 이르기까지 모든 것을 포괄합니다. 특히 22개 언어를 지원하는 언어 모델은 음성 입력을 통해 실시간 번역을 할 수 있어 '풀 툴 버킷' 모델의 사용자 니즈를 검증했다.

2025년 3월 6일, Monica.im은 세계 최초의 범용 AI 에이전트 제품인 Manus를 출시했다. 기존의 AI 어시스턴트와 달리 Manus는 독립적으로 생각하고, 복잡한 작업을 계획하고 실행하고, 완전한 결과를 직접 전달하며, 범용성과 실행력이 뛰어나다는 평가를 받고 있다.

또한 다른 AI 기업과 달리 모니카는 이들의 핵심 사업은 대형 모델 (LLM)자체가 아니라 AI 애플리케이션입니다. 실제로 중국내의 많은 사용자들이 자사의 제품을 통해 ChatGPT나 Claude와 같은 해외  대형 모델을 사용할 수 있도록 하는 매우 실용적인 니즈를 해결하고 있다. 기술 통합을 통해 일반인이 AI를 사용할 수 있는 문턱을 낮춘다는 점에서 중요한 의미가 있다.

마누스에 대한 관심은 AI에 대한 개인과 조직의 기대치가 변화하고 있다는 신호: 사람들은 더 이상 “질문에 답해줘”, “문장 하나 써줘”라는 수동적인 협업에 만족하지 않고, AI가 숙련된 컨설턴트나 프로젝트 관리자처럼 자동으로 계획하고 실시간으로 조정하며 필요할 때 능동적으로 제안하는 역할을 해주기를 원하다.

하지만 마누스의 등장은 기업이나 개인이 독립적으로 AI 시스템을 구축하는 가치를 완전히 대체한다는 것을 의미하지는 않습니다. 대신, "시나리오 데이터"와 " 범용 AI 역량"을 결합해야 할 필요성을 강조한다. 진정으로 효과적인 인텔리전스는 조직의 내부 지식 기반과 개인 데이터를 주요 지점에서 존중하는 방법을 학습하여 공개 인터넷의 저품질 콘텐츠를 맞춤화된 전문 정보로 대체해야 한다.

따라서 마누스 또는 이와 유사한 제품이 조직에 도입될 때 지식 보안과 데이터 폐쇄라는 두 가지 주요 과제를 해결해야 한다.

개인에게도 마찬가지다. 만약 자신의 과거 노트와 자료를 지능체와 결합할 수 있다면, 이러한 '범용 AI'가 개인의 생활과 직장 미래에 매우 밀접한 관계가 될 것이다.

이는 실무자에게 더 높은 요구 사항을 제시하고, 다양한 기능을 원활하게 통합하고 실질적인 문제를 진정으로 해결할 수 있는 AI만이 시장과 사용자로부터 지속적인 호감을 얻을 기회가 있습니다. AI도 점차 '보조자'의 역할을 벗어나 진정한 '협력자'가 될 것입니다.

다음으로, 마누스가 무엇이고, 마누스의 추세는 어떤지 이야기해 보겠습니다.

기술적인 관점에서 보면, Manus는 본질적으로 기반 대형 모델의 체계적인 엔지니어링 최적화를 기반으로 하며, 다중 지능체 협력 프레임워크를 구축하여 작업을 "계획-실행-검증"의 세 단계로 나누고, 다양한 AI 에이전트가 함께 작업하여 인간이 복잡한 작업을 처리하는 과정을 시뮬레이션한다. 동시에 다양한 애플리케이션 시나리오를 위해 다단계 환경 적응 메커니즘이 설계되어 복잡한 작업을 위한 고도로 엔지니어링되고 통합된 솔루션을 제공한다.

상호작용 경험 측면에서 Manus의 핵심 능력은 사용자 요구에 대한 통찰에 반영되며, 최종적으로 제공되는 것은 단순한 텍스트가 아니라 코드를 통해 문서, 웹 페이지, 아이콘, 심지어 비디오까지 다양한 작업 요구에 부합하는 결과를 생성하는 것이다. 따라서 사용자는 보다 직관적으로 원하는 결과를 얻을 수 있고, 작업 과정에서 최종 결과물을 확인할 수 있다.

실제로 마누스는 기반 기술 측면에서 큰 혁신보다는  엔지니어링 역량을 통해 모델이 달성할 수 있는 가장 복잡한 작업을 압축해낸 것이다.

무엇보다도, 심도 있는 포스트트레이닝(Post-Training)을 통해 놀라운 마법감을 선사한다. 후 학습은 사전 학습 모델을 기반으로 특정 작업에 대한 데이터 세트와 감독 신호를 통해 모델을 미세 조정하여 하위 작업에 더 잘 적응하도록 하는 것이다.

후 학습 과정은 일반적으로 미세 조정, 정렬 및 평가의 3단계로 구성:
  1. 미세 조정 단계에서는 작업별 데이터 세트에 대해 지도 학습을 수행하여 작업 요구 사항에 맞게 모델 파라미터를 조정.
  2. 정렬 단계에서는 인간의 선호도 데이터 등을 통해 모델이 인간의 가치와 윤리 기준에 더 부합하는 결과를 내도록 학습.
  3. 평가 단계에서는 모델이 실제 애플리케이션에서 잘 작동하는지 철저하게 평가.
후 학습을 통해 모델은 작업과 관련된 더 많은 지식을 학습하고, 사람의 의도를 더 잘 이해하고, 사람의 기대에 더 부합하는 답변을 생성할 수 있어 실제 애플리케이션에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있다.

또한, 모니카의 모델 집계 분야에서 축적된 지식을 활용하여 단일 모델의 요구를 훨씬 뛰어넘는 다중 모델 협업 네트워크가 구축되었다. 마지막으로, 기존 기술을 통합하여 강력한 시스템 통합 능력을 보여주었다.

Manus는 사전 설정된 워크플로 및 표준화된 시나리오(예: 보고서 생성, 계약서 번역, 이력서 검토)를 통해 음성, 이미지, 텍스트와 같은 다중 모드 상호 작용을 관련 툴체인과 통합하고 툴 호출 순서와 매개 변수 구성을 최적화하여 작업 효율성과 출력 결과를 종합적으로 개선한다.

예를 들어, 시장 보고서를 생성할 때 데이터 분석 도구와 디자인 플랫폼을 자동으로 호출하여 전체 프로세스를 완료함으로써 '엔드투엔드' 솔루션을 구성할 수 있다. 이러한 엔지니어링 캡슐화 기능을 통해 표준화된 작업에서 대규모 범용 모델보다 뛰어난 성능을 발휘할 수 있다.

DeepSeek와 Manus는 둘 다 " Less is More "는 기술적 철학을 구현한다. 이들은 빅 모델보다 적은 구조와 적은 리소스로 더 많은 인텔리전스를 동원하며, 양질의 데이터, 강력한 모델, 유연한 아키텍처를 통해 자연스럽게 기능이 출현하는 것을 강조합니다.

이번 중국 AI 기술의 부상은 본질적으로 대규모 시스템급 엔지니어링 혁신의 승리다. 이는 기존 기술 프레임워크 내에서 엔지니어링 최적화와 경로 혁신을 통해 부분적 초월을 달성하는 것이 전적으로 가능하다는 것을 증명.

마누스는 자체 개발한 대형 모델을 추구하는 대신 흔히 'Schelling(케이스?)'이라고 불리는 다중 모델 동적 호출(GPT-4, 클로드3, 제미니)을 통해 종합적인 역량을 향상시켰는데, 이것이 가장 논란이 되고 있다.

사실 ' Schelling '은 리소스를 통합하고 최적화하는 방법으로 간주할 수 있으며, 핵심은 사용자의 실제 문제를 해결할 수 있는지 여부에 있다. 사용자는 도구의 기본 사용법이나 호출 방법보다는 제품 경험과 필요한 정보를 빠르고 정확하게 얻을 수 있는지에 더 관심이 있다.

그러나 인터넷 시대의 시스템과 응용의 '"2단계 사고'는 AI 시대에는 무효화되었다. 모델과 응용 두 가지 능력이 서로 융합되어 구분되지 않고 모델이 곧 응용된다. AI 응용 프로그램을 만드는 것은 결국 사용자에게 대규모 모델 능력을 제공하는 것이다. 신속한 엔지니어링, 강화 학습, 워크플로, 에이전트 또는 기타 "셸링" 수단이든, 그 밑바닥에는 모든 것을 관통하는 "뇌"가 있다.

마누스가 좋은 제품인지 여부는 아직 시장에서 검증이 필요한다. 찬사와 논란에 관계없이, 마누스는 AI 응용 분야문을 서서히 열어가고 있다.
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